Agent Skills可以被看作是给 AI 助手配备的“职业技能培训手册”。

简单来说，它的核心目标是让 AI 从一个“通才”变成“身怀绝技的专家”，并且在处理复杂任务时更加稳定、高效。

🎯 Agent Skills 到底解决了什么问题？

在 Agent Skills 出现之前，我们通常通过写 Prompt（提示词）来指挥 AI。但这存在几个明显的痛点，而 Agent Skills 正是为了解决这些问题而生：

1. 解决“重复造轮子”的问题

   • 痛点：以前，如果你想让 AI 按照公司规范写周报，每次都要重新输入一遍格式要求和步骤。这非常低效。
   • 解决：Skills 允许你将这些复杂的操作步骤（SOP）、格式模板、专业术语封装成一个独立的“技能包”。一旦安装，AI 在任何对话中都能自动复用，无需你反复输入指令。

2. 解决“上下文过载”与成本问题

   • 痛点：如果把所有技能的说明文档都塞进 AI 的上下文里，不仅昂贵（Token 消耗大），还会导致 AI “信息过载”，分不清主次。
   • 解决：Agent Skills 采用了**“渐进式披露”**机制。
     • 启动时：AI 只记住“技能名称”和“简短描述”（元数据），非常轻量。
     • 触发时：只有当任务需要时，AI 才会去读取该技能的详细操作手册（SKILL.md）和相关资源。

3. 解决“输出不稳定”与“幻觉”问题

   • 痛点：纯 Prompt 很难保证 AI 每次输出的格式都一致，或者在处理数据时出现错误。
   • 解决：Skills 支持集成脚本（Scripts）。对于确定性的任务（如数据清洗、格式转换、调用特定库计算），直接交给 Python/Shell 脚本去执行，由代码来保证准确性和一致性，而不是依赖 AI “凭感觉”生成。

4. 解决“能力复用”与“生态互通”

   • 痛点：以前每个 AI 应用的能力都是私有的，无法互通。
   • 解决：Anthropic 推出的 Agent Skills 是一个开放标准。这意味着你写好的一个“Excel 处理技能”，理论上可以在任何支持该标准的 AI 平台上使用，就像安装软件插件一样方便。

⏰ 什么时候应该使用 Agent Skills？

当你遇到以下场景时，使用 Agent Skills 是最佳选择：

1. 需要标准化输出的场景

如果你的工作流中有固定的模板或规范，不想每次都要重新描述一遍。

• 例子：
  • 撰写报告：公司内部的 PRD 文档、事故复盘报告、品牌风格指南写作。
  • 格式转换：将一段文字自动转换为符合特定 Schema 的 JSON，或者生成特定样式的 Markdown 表格。

2. 涉及复杂逻辑或代码执行的场景

当任务需要精确的计算、正则提取、文件处理（如 PDF/Excel 解析）时，单纯靠 AI 生成文字容易出错。

• 例子：
  • 数据处理：你有一个clean_data.py脚本，将其封装进 Skill，AI 就能自动调用它来清洗用户上传的数据。
  • 自动化办公：自动合并 PDF、从发票图片中提取金额并汇总。

3. 知识库与操作指南的场景

当你的操作步骤非常繁琐，包含很多细节、示例和边界情况处理时。

• 例子：
  • 新员工入职培训：将复杂的入职流程（开通哪些账号、联系谁、配置什么环境）封装成一个 Skill，AI 可以一步步指导新员工完成。
  • 客服 SOP：面对不同级别的客户投诉，AI 自动调用对应的安抚话术和处理流程。

💡 一张表看懂：该用 Skills 还是 MCP？

在 AI Agent 的生态中，还有一个叫MCP (Model Context Protocol)的概念。为了帮你更好地做技术选型，我为你整理了它们的区别：

🚀 推荐的组合拳

在实际的企业级应用中，两者结合往往是最佳实践：

• MCP 负责“取材”：通过 MCP 连接公司内部的数据库或工单系统，把原始数据拿过来。
• Skills 负责“烹饪”：利用 Skills 中定义的规则、脚本和格式模板，对这些数据进行加工处理，最后输出一份精美的标准报告。

总结一下：如果你需要 AI“懂流程、会操作、出标准结果”，请使用Agent Skills；如果你需要 AI“连系统、拿数据、打通内部服务”，请使用MCP。